馬斯克的Neuralink想把芯片植入完全健康的人類大腦，但一些大模型公司想最先“征服”智能手機(jī)。

近日，國內(nèi)大語言模型創(chuàng)業(yè)公司面壁智能推出了只有20億參數(shù)量級的端側(cè)語言模型面壁MiniCPM，希望“以小博大”。參數(shù)量級是衡量模型規(guī)模和潛在學(xué)習(xí)能力的一項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)。

雖然目前大模型評測難以形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，且缺少公開的提示詞和測試代碼，但面壁智能研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表論文稱，其小模型MiniCPM的性能超越或與市面上大部分70億規(guī)模大模型持平，超越了部分百億參數(shù)以上大模型。

這與全行業(yè)正在給予小模型的高關(guān)注度相吻合，尤其是小模型在智能手機(jī)、嵌入式系統(tǒng)等邊緣設(shè)備上展現(xiàn)出天然應(yīng)用優(yōu)勢之后。

面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人劉知遠(yuǎn)表示，在Mistral-6B的同一模型水平下，面壁智能團(tuán)隊(duì)的模型參數(shù)量是最小的。這或許意味著模型的效率被提升到了最高水平。

邊緣設(shè)備通常只有有限的計算能力和存儲空間，無法有效地運(yùn)行大型語言模型。當(dāng)手機(jī)廠商僅靠硬件難以實(shí)現(xiàn)差異化時，他們希望把大模型塞進(jìn)手機(jī)，成為移動設(shè)備的又一賣點(diǎn)。更重要的是，這些大模型主要依托于云計算，例如OpenAI的ChatGPT使用了微軟的云服務(wù)。

為擺脫對OpenAI的依賴，去年6月，微軟便發(fā)布論文證明，13億參數(shù)的模型也能具備非常良好的性能，此后這家公司集中開發(fā)了Phi系列小模型。同樣看到小模型在降本和提高業(yè)務(wù)效益方面潛力的還有谷歌和Stability AI，他們紛紛在小模型上發(fā)力。

急需找到新增長曲線的手機(jī)廠商如華為、OPPO和vivo，已經(jīng)在去年下半年開始部署端側(cè)模型，只是模型適配尺寸暫不統(tǒng)一，如榮耀是把端側(cè)模型參數(shù)局限在70億之上，小米則是13億。

據(jù)面壁智能團(tuán)隊(duì)透露，MiniCPM已經(jīng)跑通了國際主流手機(jī)品牌和終端CPU芯片，目前正與多家終端廠商溝通，探討將MiniCPM落地的各種可能。該團(tuán)隊(duì)還表示，將完全開源MiniCPM-2B的模型參數(shù)供學(xué)術(shù)研究和有限商用。

更小的參數(shù)意味著更低的部署門檻和使用成本，某種程度上有助于解決云側(cè)模型耗能、算力等成本居高不下的問題。

據(jù)面壁智能CEO李大海介紹，MiniCPM的單個模型成本較低，原因是足夠小的參數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)推理成本的斷崖式下跌，甚至可以實(shí)現(xiàn)CPU推理，只需一臺機(jī)器持續(xù)參數(shù)訓(xùn)練，一張顯卡進(jìn)行參數(shù)微調(diào)，同時也有持續(xù)改進(jìn)的成本空間。

不過，業(yè)界對大模型端側(cè)部署還有些重要問題尚未達(dá)成共識，比如手機(jī)上跑大模型到底有什么用？到底能跑多大的模型？

為探究大模型在手機(jī)上的真實(shí)使用場景，阿里前副總裁、人工智能科學(xué)家賈揚(yáng)清的整體感受是，做信息提取跟信息摘要效果較好，而涉及創(chuàng)作、展示創(chuàng)造的東西，則需要更大的模型承載，“大家會覺得在云端跑更好”。

對前述問題，力推端側(cè)模型的面壁智能也不能給出明確答案。在李大海看來，賈揚(yáng)清的觀點(diǎn)屬于某個具體時點(diǎn)看到的特定現(xiàn)象，但伴隨著大模型的快速發(fā)展，端側(cè)模型能力邊界有了極大提升，這些論斷就有可能不成立。

“我們不會對手機(jī)大模型的應(yīng)用場景設(shè)限，因?yàn)槠浔旧砭褪峭ㄓ萌斯ぶ悄堋！鼻迦A大學(xué)長聘副教授、面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人劉知遠(yuǎn)表示，在為系統(tǒng)提供穩(wěn)定接口之后，會解鎖很多新玩法，比如訂餐與旅游。像蘋果Siri能做的事情，都可以作為端側(cè)大語言模型驅(qū)動的應(yīng)用。

他判斷端側(cè)大模型有極大可用潛力，因?yàn)槠洳幌裨贫四Ｐ鸵粯右[私數(shù)據(jù)進(jìn)行交互，可以高度保護(hù)個人隱私。未來大模型會是云端共存、云端協(xié)同的模式，而他們希望探索模型性能的天花板。

這家創(chuàng)立于2022年的公司，創(chuàng)始成員全部來自清華大學(xué)自然語言處理NLP實(shí)驗(yàn)室。

早在2019年，已經(jīng)在科學(xué)界聲名鵲起的劉知遠(yuǎn)決定把清華NLP實(shí)驗(yàn)室的研究方向從傳統(tǒng)NLP命題中撤出，全面圍繞大模型領(lǐng)域展開。2020年底，劉知遠(yuǎn)、曾國洋（現(xiàn)任面壁智能CTO）帶領(lǐng)的面壁早期核心團(tuán)隊(duì)發(fā)布了首個中文大語言模型CPM-1，三年時間內(nèi)陸續(xù)發(fā)布了CPM-2（110億參數(shù)）、CPM-3、CPM-Ant、CPM-Bee等模型。

后來公司開始向商業(yè)化轉(zhuǎn)型，并以實(shí)現(xiàn)AGI（通用人工智能）為長遠(yuǎn)目標(biāo)。“AGI的實(shí)現(xiàn)需要我們做什么，我們就做什么。”劉知遠(yuǎn)稱。

去年4月，知乎官宣了與面壁智能的合作。6月，知乎CTO李大海出任面壁智能董事和CEO，開始全面負(fù)責(zé)后者的戰(zhàn)略發(fā)展和日常管理。

同在4月，面壁智能完成了由知乎獨(dú)家投資的千萬人民幣級別天使輪融資，這是其迄今為止唯一一輪融資。在國內(nèi)基礎(chǔ)大模型領(lǐng)域競爭中，這家公司需要面對Minimax、百川智能、智譜AI、零一萬物和月之暗面等實(shí)力強(qiáng)勁的對手。

當(dāng)下，面壁智能不僅需要證明自己的技術(shù)，還需要證明技術(shù)給產(chǎn)品帶來的好處，因?yàn)榇竽Ｐ屯顿Y人正在密切關(guān)注商業(yè)變現(xiàn)。

自去年6月開始，國內(nèi)AIGC領(lǐng)域整體投融資趨冷，而在硅谷，一大批AIGC新興初創(chuàng)開始死去。

日前，AI搜索引擎新貴Perplexity CEO表示，AI創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該先做產(chǎn)品，后做模型，成為一個擁有十萬用戶的套殼產(chǎn)品比擁有自有模型卻沒有用戶更有意義。目前，這家公司正在跟谷歌叫板。

李大海對這一觀點(diǎn)部分認(rèn)同。他告訴界面新聞，大模型公司有兩種思路“可行”：產(chǎn)品能力更強(qiáng)的公司，模型一側(cè)可以先置空；模型能力更強(qiáng)的，可以后面再做商業(yè)化。大模型既是技術(shù)，也是產(chǎn)品，關(guān)鍵是要盡快形成數(shù)據(jù)飛輪，建立模型跟應(yīng)用的閉環(huán)。

據(jù)他透露，面壁智能的商業(yè)收入以金融、營銷領(lǐng)域的大型企業(yè)客戶為主，端側(cè)大模型的商業(yè)模式則還在探索之中。

不過，據(jù)界面新聞記者了解，華為、OPPO、vivo等主流手機(jī)廠商都在自研端側(cè)大模型。像榮耀與百度文心一言盡管有合作，也多是在前者自有端側(cè)模型上提供輔助支持，完全使用外部端側(cè)大模型的案例仍然很少。

這也意味著，在徹底解決隱私安全等一系列問題之前，面壁智能想要說服手機(jī)廠商大范圍使用其產(chǎn)品并不容易。

來源：界面新聞 作者：李京亞